✅ Інструменти штучного інтелекту - Застосування та топ інструменти штучного інтелекту

Вступ до інструментів штучного інтелекту

Вступ до інструментів штучного інтелекту

Без сумніву, інструменти штучного інтелекту та інструменти машинного навчання - це дві сфери, які з останніх часів агресивно займають ринок. ШІ існує з 1980-х років, але не тільки в останні роки спостерігається величезне зростання ШІ та його застосувань. Можна сказати, що Штучний інтелект - це інтелект, який демонструється машиною, і швидше спробує створити симуляцію процесу інтелекту людини.

Області та застосування штучного інтелекту

На малюнку нижче ви побачите основну кількість областей, де ШІ широко використовується.

Давайте обговоримо деякі з них:

1. Машинне навчання

У машинному навчанні визначається мета, і кроки, щоб досягти цілі, повинні вивчити машини. Візьмемо приклад, коли у нас є зразковий набір зображень кота та лева. Мета моделі - сказати «так», коли на екрані з’являється зображення кішки. Машина може навчитися цьому, виставивши її заздалегідь величезній кількості фотографій кота, щоб вона змогла досить навчити себе ідентифікувати кота, як тільки він з’явиться на екрані.

2. Роботика в засобах штучного інтелекту

Ця сфера машинного навчання зосереджена на будівництві та виробництві роботів. Як ми бачимо, сьогодні роботи існують у будь-якій формі. Банкомат, з якого ми знімаємо готівку, також є однією з форм роботи, і тоді є багато розумних робочих роботів. На складі Amazon є понад сто тисяч роботів, які виконують роботу з доставки всередині складу.

3. Обробка природних мов (NLP)

Процес маніпулювання мовою або голосами та текстами відомий як обробка природних мов. Ми можемо отримати багато важливих висновків з НЛП. Наприклад, ми можемо автоматизувати завдання категоризації зворотного зв'язку, якщо деякі користувачі задоволені або сумніться з послугою, ми можемо застосувати НЛП, щоб дійти висновку, аналізуючи їх коментарі через NLP.

4. Бачення в засобах штучного інтелекту

Це поле дає машині можливість бачити. Наприклад, цю здатність можна надати роботові або машині, яка може використовувати цифрові методи обробки сигналів для перегляду через камеру.

5. Автономне водіння та транспортні засоби

Ця сфера Штучного інтелекту зосереджується на тому, щоб зробити водіння та транспортні засоби автономними. Наприклад, Uber почала робити автономні транспортні засоби без водія, які також експлуатуються в дуже мало містах.

Найпопулярніші інструменти / рамки для штучного інтелекту

ШІ - це розмова століття, оскільки кожен день ШІ робить світ кращим і легшим. Великі імена, такі як Google, Facebook та Amazon, вже розробляють рамки та інструменти та вносять їх у вигляді інструментів AI з відкритим кодом. У цьому розділі ми розглянемо деякі найбільш використовувані рамки та інструменти, які використовуються в ШІ.

1. Кава в інструментах штучного інтелекту

Caffe був розроблений Центром бачення та навчання Берклі та є глибокою базою навчання, яка дуже популярна і широко використовується серед інженерів AI і навіть корпоративних користувачів через свою швидкість. Caffe здатна обробити більше 50 мільйонів зображень за один день. Сфери, в яких широко використовується кафе, - це дослідницькі проекти, мова, мультимедіа та бачення.

2. Тензорний потік

Потік тензорів - це структура з відкритим кодом, яка була розроблена Google і використовується для чисельних обчислень. Це робить обчислення за допомогою графіків потоку даних. Якщо ми завітаємо на веб-сайт https://www.tensorflow.org/, ми можемо побачити безліч навчальних посібників та дізнатися, що кожен може отримати та почати використовувати тензорний потік.

3. Theano в засобах штучного інтелекту

Theano - це знову ж таки дуже популярна бібліотека з відкритим кодом, яка була розроблена в Монреальському університеті, Квебек, Канада групою LISA. Theano схожий на тензорний потік, якщо залишити окремо кілька відмінностей. Хоча потік Tensor кращий при підтримці GPU, параметрах візуалізації даних, Theano підтримує більш широкий спектр операцій, ніж течія Tensor.

4. Керас в засобах штучного інтелекту

Keras - бібліотека нейронних мереж з відкритим кодом, яка запрограмована мовою Python. Він має можливість працювати над іншими бібліотеками, такими як Tensor Flow, Theano тощо. Це було розроблено інженером Google, Франсуа Чоллетом.

Спосіб роботи Кераса - він не обробляє жодних обчислень низького рівня, натомість для цього використовує інші бібліотеки, такі як Tensor flow і Theano. Тож Керас обробляє API високого рівня, і він компілює модель з функціями втрат та оптимізатором. Якщо ми завітаємо на веб-сайт https://keras.io/, ми можемо побачити безліч навчальних посібників та дізнатися, що кожен може отримати та почати користуватися Keras.

5. Scikit-Learn у засобах штучного інтелекту

Scikit learn - знову бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, яка запрограмована в python. Він був розроблений Девідом Курно в рамках проекту Google Summer of Code 2007 року. Scikit learn пропонує ряд контрольованих та непідконтрольних алгоритмів машинного навчання, які можна використовувати всередині вашої програми python.

Ця бібліотека заснована на Scientific Python, і вона повинна бути встановлена, перш ніж ми зможемо почати використовувати бібліотеку sci-kit-learn. Деякі з функцій, які надає наукова програма кит:

NumPy: Він містить багато математичних функцій і може підтримувати великі та багатовимірні масиви.
SciPy: Ця бібліотека містить модулі для науково-технічних обчислень, такі як модулі для лінійної алгебри, оптимізації, обробки сигналів та зображень, інтеграції тощо.
Matplotlib: В основному використовується як бібліотека візуалізації та побудови графіків. Він може бути використаний для створення широкої кількості графічних сюжетів для візуалізації моделей машинного навчання.
IPython: це консоль для інтерактивних обчислень, яка може використовуватися з декількома мовами програмування.
Панди: Ця бібліотека використовується для маніпулювання та аналізу даних.

6. Піторх у засобах штучного інтелекту

PyTorch - це науковий пакет, який базується на Python і використовує потужність GPU (графічних процесорів). Він пропонує простий у користуванні API, а також забезпечує чудову платформу, яка пропонує динамічні обчислювальні графіки, які можна змінювати протягом часу виконання.

Висновок

У рамках цього допису ми дізналися про AI та його застосування. Далі ми побачили низку рамок та інструментів, які використовуються як частина моделювання будь-якої програми AI. Будь ласка, відвідайте посилання, що містяться в кожному з описів цього інструменту, а також Google, щоб дізнатися про нього більше.

Інструменти штучного інтелекту - Застосування та топ інструменти штучного інтелекту

Вступ до інструментів штучного інтелекту